教室における人工知能：リスク管理から教育的エンパワーメントへ

ロボットが世界を征服するというジョークを耳にしたことがある人は多いだろう。このようなジョークは、かつては一見実現不可能な現実に基づいていたが、今日ではその背後に現実的な不安が潜んでいる。人工知能（AI）はもはやSFの概念ではなく、現実の、そしてますます能力を増しているテクノロジーなのだ。にもかかわらず ChatGPT このようなツールは見出しを独占しているが、現実には、人々はもはやAIなしでは日々のオンライン活動を行うことはできない。

では、AIとはいったい何なのか？単純な自動化（広告プッシュの制御、自動運転車の進路計画、オンラインショッピングで質問に答えるチャットボットなど）から、社会的知性を備えたプログラムまで、さまざまな形態で存在する。例えば、アルゴリズムがユーザーがオンライン上でどの広告を見るかを決定する；Sora このようなプログラムは、テキストプロンプトに基づいて完全なビデオを生成することができる。AIはまだウエストワールドに到達していないが( ウエストワールド AIチャットボットは、「友人のためのAI」の記事で描かれたような真の自己認識を生み出すために使われてきたが、友人の役割を果たすように設計された「コンパニオン」AIチャットボットもすでに数多く存在する。ウェブ上には、AIが生成したアバターやソーシャルメディアのスターさえ存在する。

AIは学校教育の場面でも目につくようになってきている。一部のEdtech製品は適応学習技術（AIの一種）を使用しており、顔認識技術もAIの範疇に入る。しかし、生成的AIは比較的新しい分野であり、特に教室環境においてはそうである。このようなAIツールは ChatGPT 歌で応える Gemini簡単なプロンプトに基づいて完全なエッセイを作成することができます。しかし Google Docs テキスト・メッセージで遭遇する予測テキストは、もはや馴染みのないものではなくなったが、単純な質問と答えに基づくプログラムによる完全な作品の生成は、いまだに斬新なものとして数えられている。このようなツールが真にオリジナルなコンテンツを生み出す能力はまだ向上していないが、その可能性は多くの教育者の注目を集めている。

現在の課題

テクノロジーの進化と複雑化に伴い、人々が現実的かつ予想される課題に対して不安を抱くのは十分に理解できる。以下は、現在の懸念である：

• 虐待のリスク
  • ディープフェイク（Deepfakes）技術は、有名人や政治家、さらにはユーザーの家族を模倣した本物そっくりの画像や動画、音声を生成する。これには、AIを使って本人の同意なしにヌード画像やポルノ動画を生成することも含まれる。いわゆる「ワンクリック脱衣」アプリを使って、ティーンエイジャーがクラスメートのヌード写真を生成する事例がすでにある。
• 偏見と誤報
  • AIは学習のために学習データソースに依存するため、ソースデータからバイアス、誤った情報、問題のあるコンテンツを受け継ぐ。例えば、開発チームが代表的でない場合、顔認識技術における人種差別に代表されるように、ツールのフレームワークに暗黙のバイアスがほぼ確実に埋め込まれる。AIはまた、「深刻なナンセンスを口にする」、つまり「AIの幻覚」を作り出したり、感情や人間の感覚を持っていると主張したり、あるいは完全に誤った情報を捏造したりすることもある。AIはまた、「深刻なナンセンスを口にする」、すなわち「AIの幻覚」を作り出したり、完全に誤った情報を捏造したり、あるいは感情や人間の感覚を持っていると主張することもできる。
• 環境への影響
  • 生成AIの学習と運用は、冷却メカニズムとして使用される大量の真水を含め、膨大なエネルギーとその他の資源を消費する。このようなAIのトレーニングは GPT-4 このような大規模モデルは、何百万キロワット時もの電力と大量の水を消費する。AIの普及は、すでに悲惨な気候問題の時代に、間違いなくこうした環境負荷を悪化させている。
• 倫理的ジレンマ
  • AIツールは様々なソースからコンテンツを収集し、学習・生成する。その出力は多くの場合、他の多くの作品のハイブリッドであるが、通常、原著作者の完全な、あるいは一貫した帰属を欠いている。これは知的財産権の保護について深刻な問題を引き起こす。さらに、ジェネレーティブAIの文脈では、データプライバシーは不透明で多層的な問題であり、ユーザーの入力がどのように使用され、保存されるかについて透明性が欠けている。
• 盗作
  • 教師にとっての主な懸念事項のひとつは、学生がAIを使って剽窃することだ。すでに学生たちはAIが作成した論文を課題に提出している。

これらの課題にどう対処するか

多くの不安や不確定要素を前に、圧倒されそうになる教育関係者もいるかもしれない。しかし重要なのは、パニックに陥らず、前向きに対応することである。ここでは、考えられる対策と利用可能なリソースを紹介する。

虐待リスクへの対応

• 予防は治療に勝るAIリテラシー教育を通じて知識を広め、テクノロジーが有害な形で使用される可能性があることを学生に伝えるためのディスカッションを開催する。
• 学生の意識を高めるインターネット上にすでに存在する捏造コンテンツの奥深さを生徒に伝え、特にセンセーショナルな、あるいは感情をあおるために広く流布されている音声や映像に対する批判的思考を維持する。一部の違反を発見することはまだ可能だが、それを特定することはますます難しくなっている。
• コンテンツ制作における「同意」の原則の重視写真やビデオを撮影する前に同意を得る必要があるように、他人の画像をAIツールに送り込む前に許可を得ることが重要だ。共感力を養うために、"もし誰かがあなたについて、あるいはあなたによって、恥ずかしいコンテンツを投稿したらどう思いますか？"と質問することで、共感力を養う。と問いかけ、共感を育む。
• 結果の明確化AIを使用してポルノ画像を生成した場合、深刻な結果を招くことを生徒に明確に伝える。以下の可能性があることを思い出させる。 TikTok YouTubeなどのプラットフォームで、このようなアプリの広告を目にすることがあるだろう。興味本位で、あるいは「写真は本物ではない」と思って面白がっているとしても、AIを使って他人のヌード写真を生成することはハラスメントであり、違法である可能性が高い。被害者を傷つけるだけでなく、法的責任を伴う可能性もある。被害者は信頼できる大人に知らせ、当局に報告し、CyberTipline.orgで報告する必要があります。

偏見と誤った情報に対処する

• ショーケースの例特定の合図を使ってAIツールが生成した画像を生徒に見せ、それらが反映するバイアスについて議論する（例えば、「医者」や「CEO」を合図にした場合、AIは性別や人種に特化した画像を生成する傾向がある）。
• メディア・リソースの利用SF映画、エピソード、書籍などのメディアを活用し、アルゴリズムによる偏見や顔認識技術の欠点などについて議論する。
• 情報源の検証AIを研究に利用する際には、情報源へのリンクを求めるよう生徒に注意を促す（AIツールによっては、求めに応じてリンクを提供してくれるものもある）。これらのリンクの信頼性をケースバイケースで確認するよう生徒に求める。
• AIイリュージョンの説明AIツールはまた、愛を感じたり、人間の様々な感覚を体験したりすると主張するかもしれない。したがって、生徒（特に低学年）にとって、AIチャットボットが本物の人間のように聞こえるが、これはデザインによるものであり、本物の人間によって設計されたものであることを理解することが重要である。

環境影響への対応

• 背景知識の提供地球規模の気候変動と地球の資源について、年齢に応じた背景情報を生徒に提供する。
• 資源消費への情報提供ジェネレーティブAIを使用するためには、膨大なリソースが必要であることを生徒に認識させる。携帯電話やコンピュータなどのテクノロジー製品が地球に与える影響とは？先端技術は地球環境にどのような影響を与えているのか？
• ソリューションにフォーカスこれらの悪影響を抑え、環境問題の解決策を見出そうとする研究者やプロジェクトを紹介する。

17歳の学生、アンドレアは、「より多くの企業がAIを製品に取り入れ始めるにつれて、透明性が重要になってきている」と述べた。

倫理的ジレンマへの対応

• 倫理的な曖昧さを探るジェネレーティブAIの作動方法に存在する倫理的問題を論じ、技術開発の意味合いと社会がどう対応すべきかを探るため、より広いレベルへと拡大する。
• デジタルデバイドに注目デジタルデバイド（情報格差）の現状と、新しい技術開発が、それを買う余裕のない人々にとってどのような意味を持つかについて論じなさい。そのようなツールが、より多くの機能に対して課金し始めたらどうなるか？
• 知的財産保護の議論: 潜在的な問題が発生する前に対策を講じたい場合、知的財産を保護するためにどのようなルールが必要なのか？既存の著作権法はAIが生成したコンテンツにも適用されるのか？
• データ・プライバシーの探求AIは現在どのような情報を収集しているのか？将来的には何を収集するのか？ユーザーから提供された情報をどのように利用するのか？ユーザーのネットワーク全体のデータを統合できるAIが持つ可能性のある影響について論じてください。

盗作への取り組み

• AIハンズオン教育者は、AIプラットフォームの能力の限界を理解するために、自分で試してみるべきです。自分の指導案を入力して試してみてください。
• 生徒のライティングスタイルに精通している各生徒の文章の特徴やレベルをできるだけ知ること。
• クラスルーム・ライティング生徒によっては現実的に難しいこともあることを考慮しながら、教室でライティングの課題をアレンジする。
• 形成的評価の活用形成的評価ツールを用いて、生徒の学習の進捗状況を継続的に観察する。
• 課題設計の最適化現在の課題プロンプトを評価し、感情的知性と個人的経験を重視した生徒中心のアプローチを取り入れるようにする。ある教師が言ったように、"一般化された答えを求めないのであれば、一般化された質問をするな"。
• AIツールの共同テストAIツールを生徒とテストし、その限界について率直に話し合う。
• 「トロイの木馬」。学生には見えない特定の単語またはフレーズを課題リクエストに含めます。教育者はこのキーワード検索を使用して、学生がプロンプトを直接AIツールに貼り付けたかどうか判断することができます。(例えば、作文にトピックに少し関連する単語を含めるように要求することは、通常AIによって自然に生成されることはありません)。
• 検知ツールの使用（最後の手段として）AIコンテンツ検出ツールは市場にいくつか存在するが、完璧ではなく、誤検出が多く（50%に近いという調査結果もある）、オリジナルのコンテンツを盗作と誤分類する可能性があることに注意する必要がある。

18歳の学生、ローズはこうコメントした。 ChatGPT そのような番組には、読者と感情的なつながりを持つ能力が欠けている。文章から人間の感情を奪うことはできない。

これが意味するもの

技術開発は、人々が深く考え、すべての影響について計画を立てるまで止まったり待ったりすることはない。

• よりスマートに、より速く
  • 時間の経過とともに、AIはより強力になり、日常生活にさらに溶け込んでいくだろう。その影響の広さと深さは、肯定的な意味でも否定的な意味でも、現在の予想以上に大きくなるかもしれない。
• 新たな参入障壁
  • 教育においては、より強力なAIツールの出現が、普遍性の問題に同時に対処することはないかもしれない。デジタルデバイドはすでに存在し、以下のようなものがある。 ChatGPT このようなツールはすでに有料版で提供されている。つまり、このようなツールを購入する余裕のある少数の生徒がさらに有利になり、大家族や学校に余裕がない生徒との格差がさらに広がることになる。
• プライバシーに関する懸念の悪化
  • AIがプライバシーに与える影響の全容は不明である。しかし確かなことは、データが極めて価値のある商品となったということだ。そして、AIがユーザーの入力を通じて学習し続けるにつれて、ユーザーが含むあらゆる個人情報が収集され、利用される可能性がある。
• 雇用市場と技能の変化
  • AIが雇用市場をどう変えるかは、現時点では推測するしかない。私たちが想像もつかない未来の世界に対して、学生たちにどのような準備をさせるかは、現実的な課題である。

将来への配慮にどう対応するか

• 未来学者としてプレーするAIが雇用市場をどのように変えると思うか、また将来どのようなスキルが必要になると思うか、生徒に尋ねてみる。
• プロジェクトベースの学習をデザインする生徒たちに、自分たちの生活を必ず形作ることになるこのテクノロジーについて調査を行い、プロジェクトベースの学習課題を完了させる。
• 規制と政策の議論AIはどのように規制されるべきなのか、政府はどのような政策をとるべきなのか、議論をリードする。

テクノロジーが急速に進化するなかで、私たちはそれを受け入れることを学びました」と17歳の学生オードリーは言う。ChatGPT 例外はあってはならない。

AIのその他の応用方法

しかし、こうした懸念の裏側には、ツールとしてのAIの有用性がある。もしAIプログラムが授業計画や保護者の手紙、Eメールを書くのを手伝ってくれるようになったらと想像してみてほしい。教育者たちは、AIがどのように彼らの役に立つことができるかを探求してみることができる。結局のところ、AIは何よりもまずツールなのだ！教師が切実に必要としていながら（資金に加えて）常に不足しているもの、つまり時間をAIが提供することは可能だろうか？

• AIを活用する例えば、シラバスの草案作成、難易度別のリーディング教材の作成、練習問題の作成などである。
• 生徒のためのガイド付きプログラミング練習プログラミングツールを使って、生徒自身に簡単なアルゴリズムを書かせる。
• ひかくぶんしょう生徒たちに特定のプロンプトに応えて文章を書かせ、その文章をAIプログラムが作成した結果と比較させ、深さの違いを探らせる。
• AIアート・ジェネレーションAIを使って、素材の倫理に配慮したアート作品を生成する。
• 数学の原理を探るアルゴリズムと機械学習の背後にある数学について深く考察する。
• 科学におけるAIの議論アルゴリズムやジェネレーティブAIのような技術が、科学研究（創薬、気候モデル予測など）をどのように発展させることができるかを探る。
• 歴史と社会をつなぐAIを含む新技術が、歴史的にも今日においても、文明や社会に与える影響について議論する。

教育者であるパトリシア・モンティチェロ・キエフランは、「私はいつも、最も一般的な大学入試の小論文のトピックについて話していますが、今年は、大学入試の小論文のトピックについて、大学入試の小論文の書き方について話しています。 ChatGPT を使ってエッセイを書きます！例えば、出願締切日や必要書類のリストを作ったり、出願書類を提出するためのタイムラインを作ったりすることです。"